Deep Learning with TensorFlow and Keras: A Practical Guide (bằng tiếng Anh).

Học sâu đang dẫn dắt thế hệ tiếp theo của trí tuệ nhân tạo, nhưng bắt đầu với các khung mạng nơron phức tạp có thể cảm thấy quá tải. Chương trình này đơn giản hóa hành trình của bạn bằng cách dạy bạn cách xây dựng các mô hình AI mạnh mẽ bằng cách sử dụng API Keras trực quan trong TensorFlow. Bạn sẽ học cách viết mã học sâu sạch, hiệu quả và sẵn sàng sản xuất thông qua các giải thích văn bản có cấu trúc và các đoạn mã thực tế. Cuối khóa học này, bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm cơ bản về học máy sang tự tin thiết kế, huấn luyện và đánh giá các kiến trúc mạng nơron khác nhau. Bạn sẽ có được các kỹ năng cần thiết để giải quyết các thách thức khoa học dữ liệu thế giới thực và chuẩn bị các mô hình cho triển khai thế giới thật. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm học sâu cơ bản, cơ học mạng nơron, và hệ sinh thái TensorFlow. - Tạo và huấn luyện các mạng nơron liên kết, convolutional và lặp lại hoàn toàn bằng cách sử dụng Keras API. - Ứng dụng các kỹ thuật học chuyển giao để tận dụng các mô hình được đào tạo trước cho các nhiệm vụ thị giác máy tính tùy chỉnh. - Thực hiện các đường ống nhập dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng tf.data API hiện đại để xử lý các tập dữ kiện lớn một cách liền mạch. - Tìm hiểu các khái niệm tiên tiến bao gồm học củng cố cơ bản và xác minh dữ liệu cho các đường ống sản xuất. - Thực hành gỡ lỗi và tối ưu hóa mô hình huấn luyện sử dụng các chiến lược xác minh hiện đại và mô hình kiểm tra. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và các phép toán tenxơ cơ bản trước khi tiến hành từng bước qua việc xây dựng mô hình thực tế, huấn luyện và xác nhận. Bạn sẽ khám phá các hướng dẫn mã viết và các giải thích khái niệm để nối liền khoảng cách giữa lý thuyết và thực hiện. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu, nhà phát triển phần mềm, và những nhà khoa học dữ liệu có tham vọng muốn có một nền tảng vững chắc trong học sâu. Không cần kinh nghiệm trước đó với mạng nơron, mặc dù kiến thức cơ bản về Python được khuyến nghị. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng mô hình học sâu đầu tiên của bạn với sự tự tin.